# Documentation Technique et Fonctionnelle : AI Weekly Synth ## Objectif de l'application **AI Weekly Synth** est une application web permettant de générer automatiquement des synthèses d'actualités personnalisées et thématisées. Conçue pour la veille technologique ou sectorielle (par défaut centrée sur l'Intelligence Artificielle), elle utilise l'IA générative (Google Gemini) pour rechercher, filtrer, résumer et catégoriser les actualités récentes. L'application est multi-utilisateurs, garantissant à chacun un espace de veille privé et sur-mesure. ## Fonctionnalités offertes * **Authentification sécurisée** : Connexion via compte Google (SSO) garantissant la protection des données personnelles. * **Génération de synthèses par IA** : Recherche sur le web et création de résumés structurés basés sur les paramètres de l'utilisateur. * **Envoi par email** : Envoi direct de la synthèse via l'API Gmail (OAuth popup pour obtenir un access token). * **Gestion des sources personnalisées** : Ajout d'URLs spécifiques (blogs, sites d'actualité) avec import/export CSV et import en masse. * **Configuration sur-mesure (Paramètres)** : * Choix du thème de veille (ex: "Intelligence Artificielle", "Cybersécurité", "Économie"). * Définition de la fenêtre de recherche (ex: les 7 derniers jours). * Personnalisation des catégories de la synthèse (jusqu'à 20 catégories). * Choix du modèle d'IA (Gemini 3.1 Pro, 3.0 Flash, 3.1 Flash Lite, 2.5 Flash). * Modification du "prompt" de comportement de l'agent de recherche. * Export/import des paramètres en JSON. * **Historique et consultation** : Sauvegarde de toutes les synthèses générées pour une consultation ultérieure, avec liens directs vers les articles sources et suppression avec double confirmation. ## Structure du projet ``` src/ ├── main.tsx # Point d'entrée React ├── App.tsx # Router, Layout, ProtectedRoute, Login ├── index.css # Import Tailwind uniquement ├── firebase.ts # Init Firebase, helpers auth, gestion erreurs Firestore ├── types.ts # Interfaces (NewsItem, SynthesisData, AppSettings, etc.) + DEFAULT_SETTINGS ├── components/ │ └── AuthContext.tsx # Provider React Context pour l'authentification ├── pages/ │ ├── Home.tsx # Dashboard : liste des synthèses avec apercu et suppression │ ├── GenerateSynthesis.tsx # Declenchement de la generation IA │ ├── SynthesisDetail.tsx # Lecture detaillee + envoi email + suppression │ ├── Sources.tsx # CRUD sources personnalisees (unitaire, CSV, masse) │ └── Settings.tsx # Parametres utilisateur (theme, categories, modele IA, etc.) └── services/ └── geminiService.ts # Logique IA : generation 2 passes + validation/scraping URLs ``` ## Architecture de la solution L'application repose sur une architecture **Serverless (BaaS - Backend as a Service)**. Il n'y a pas de serveur backend intermediaire. * **Frontend** : Application Single Page (SPA) en React 19 qui gère l'interface, le routage (`react-router-dom` v7) et l'état de l'application. * **Backend / Base de données** : Firebase Firestore (NoSQL) pour stocker les paramètres, les sources et les synthèses. Les requêtes sont faites directement depuis le client React. * **Sécurité des données** : Les `firestore.rules` garantissent le cloisonnement des données (Multi-tenant). Chaque document possède un champ `authorUid` ou `userId` vérifié à chaque requête (`isDocOwner()`). * **Intelligence Artificielle** : Le SDK `@google/genai` est appelé directement depuis le frontend. L'outil `googleSearch` est activé pour le "Grounding" (recherche web en temps réel). ### Pipeline de generation (geminiService.ts) La generation s'effectue en **2 passes** : 1. **Passe 1 - Recherche** : Gemini avec `googleSearch` grounding produit des news brutes par categorie (JSON structure via `responseSchema`). Les categories sont dynamiques, basees sur les `settings.categories` de l'utilisateur (cles `category_0`, `category_1`, etc.). 2. **Validation/Scraping des URLs** : Chaque URL retournee est verifiee via 3 proxies CORS en cascade (`allorigins` -> `codetabs` -> `corsproxy.io`). Les articles sont filtres si : URL invalide/404, contenu d'erreur (soft 404), ou date de publication trop ancienne (via meta tags, JSON-LD, balise `